Comment les spécialistes du marketing numérique peuvent utiliser la PNL pour améliorer l'expérience client

C'est un fait bien connu que le client numérique moderne est prêt à payer un supplément pour les marques offrant une expérience client exceptionnelle et personnalisée. En fait, selon un rapport de Walker, d'ici la fin de cette année, CX dépassera le prix et le produit en tant que différenciateur clé de la marque. Pas étonnant que les entreprises soient de plus en plus en concurrence sur CX pour gagner des clients fidèles et augmenter leurs résultats.

Cependant, pour offrir des expériences positives et personnalisées, les spécialistes du marketing doivent mieux comprendre leurs clients. En termes simples, afin de personnaliser chaque interaction, ils doivent mesurer le comportement des clients à chaque point de contact et créer des profils de clients extrêmement précis.

Ces dernières années, le traitement du langage naturel (NLP) intégré à l'apprentissage automatique (ML) s'est révélé très prometteur pour aider les spécialistes du marketing à analyser les données clients à un niveau micro. Cette branche de l'IA permet aux spécialistes du marketing d'effectuer des interactions numériques ciblées avec les clients, en leur offrant plus pour leur argent.

Alors, qu'est-ce que la PNL et comment peut-elle aider les spécialistes du marketing numérique ? C'est précisément ce que nous allons couvrir dans ce post. Lisez la suite pour savoir comment vous pouvez suivre le mouvement PNL pour améliorer vos capacités d'expérience client.

Qu'est-ce que la PNL ?

La PNL est une branche de l'IA qui vise à permettre aux ordinateurs de donner un sens au langage humain (langage naturel).

La source

La PNL est à l'intersection de l'IA et de la linguistique, en ce sens que -

• Il utilise l'approche basée sur des règles pour rechercher des termes linguistiques tels que "aimer", "détester" ou "aimer" et "ne pas aimer". La présence de tels termes est utilisée pour dériver une interprétation positive ou négative de la phrase.
• Il utilise des techniques statistiques alimentées par ML pour former des algorithmes afin de comprendre ou de prédire les sentiments.

Les entreprises se sont toujours appuyées sur des données structurées (bases de données) pour obtenir des informations. Cependant, 80 % des données dont nous disposons ne sont pas structurées (sous forme de documents, d'images, d'e-mails et de médias). Le NLP vise à analyser et à convertir intelligemment ces données non structurées en données structurées, permettant ainsi aux entreprises de rester agiles et compétitives. Ainsi, le NLP peut vous aider à extraire des informations précieuses à partir de données non structurées et à les utiliser pour fournir des résultats commerciaux transformateurs.

En intégrant l'IA et le NLP, les entreprises peuvent découvrir un tout nouveau monde de possibilités pour améliorer leurs efforts CX. Par exemple, l'analyse des sentiments, une branche de la PNL, peut être utilisée pour décoder les émotions des clients à travers le ton d'un commentaire. Cela peut aider les spécialistes du marketing à comprendre leurs clients cibles, à identifier les tendances et à améliorer diverses facettes du parcours client.

Pourquoi les humains (marketeurs) utilisent-ils des machines et des algorithmes (PNL) pour comprendre les humains (clients) ?

Aussi absurde que cela puisse paraître, les machines et les algorithmes sont plus précis pour comprendre le comportement humain que les humains eux-mêmes. La PNL et l'IA peuvent analyser les questions ou les commentaires partagés par les clients, les décomposer en composants individuels et comprendre l'intention et le sentiment impliqués. L'algorithme d'IA utilise ensuite les informations dérivées de l'interaction, les données client existantes et les modèles de réponse pour proposer des suggestions pertinentes. Tout cela se présente comme une expérience numérique transparente et personnalisée pour les clients, même si elle est « moins humaine ».

La source

1-800-Flowers.com a probablement été l'un des premiers à adopter l'IA et la PNL. Ils ont proposé à leurs clients un service de conciergerie de cadeaux virtuels alimenté par l'IA appelé GWYN (Gifts When You Need, officieusement connu sous le nom de Gwyn). Gywn est conçu pour imiter le langage naturel, faire des recommandations, répondre aux questions et aider les clients à trouver le cadeau le plus approprié pour leurs proches. Ainsi, en utilisant l'IA et la PNL, l'entreprise florale et gastronomique a pu générer des interactions ciblées entre sa marque et le client.

En résumé, le NLP aide les entreprises à offrir une meilleure expérience client grâce à la personnalisation cognitive. Ainsi, la technologie NLP est un outil marketing puissant qui peut aider les spécialistes du marketing à analyser le contenu client, à en extraire des informations qualitatives et à offrir une excellente CX.

Passons maintenant à la viande et aux pommes de terre ! Comment les spécialistes du marketing numérique peuvent-ils utiliser la PNL à leur avantage ?

Tirez parti de la puissance de l'analyse des sentiments

À l'heure actuelle, l'analyse des sentiments est l'une des applications NLP les plus populaires utilisées par les spécialistes du marketing. L'analyse des sentiments est une branche de la PNL qui décode l'émotion et le ton d'un texte et le relie à une émotion, une opinion ou une attitude. Il aide les spécialistes du marketing à cartographier les émotions des clients à l'aide d'algorithmes complexes, leur permettant ainsi d'offrir un support émotionnellement intelligent aux clients.

Découvrez cette étude de cas réalisée par 8allocate, une équipe de développement d'IA. L'équipe a exploité la puissance du NLP et de l'exploration de texte pour aider son client de commerce électronique à optimiser et à mettre à niveau sa stratégie CX.

La source

MonkeyLearn est une autre plate-forme de traitement du langage naturel qui aide les entreprises à créer de la valeur à partir de données non structurées, économisant ainsi leur temps et leurs efforts dans le traitement manuel des données. Il utilise son modèle d'analyse de texte pour étiqueter automatiquement le texte, ajoutant ainsi un sens aux données non structurées.

La source

Voici quelques façons de mettre en œuvre l'analyse des sentiments pour améliorer votre CX.

Surveiller les mentions de marque sociale

Grâce à l'analyse des sentiments, vous pouvez garder un œil sur la façon dont votre public se réfère à votre marque sur les plateformes sociales. Vous pouvez identifier et classer les principales émotions des clients grâce aux données collectées à partir des mentions de marque, des commentaires en ligne et des enquêtes.

De plus, ces signaux sociaux peuvent également aider à la segmentation sociale et à la création de campagnes de marketing ciblées. Par exemple, les outils NLP sont capables d'extraire la poignée sociale des prospects qui ont exprimé leur intérêt pour une marque particulière.

Traiter les sentiments négatifs sur la priorité

L'analyse des sentiments peut être appliquée aux avis sur les produits pour déterminer la satisfaction globale des clients. Cela aide l'équipe du service client à hiérarchiser les clients insatisfaits et à gérer efficacement la situation. D'autre part, les avis avec des scores positifs soulignent les facteurs déclenchant des émotions positives chez les clients.

Suivre la concurrence

L'analyse des sentiments aide les spécialistes du marketing à garder un œil sur la concurrence. Les informations qui en découlent peuvent alimenter votre stratégie marketing. Si un concurrent spécifique est mentionné par les clients pour une fonctionnalité de produit ou un service client exceptionnel, vous pouvez élaborer une stratégie pour mettre en valeur les caractéristiques de votre marque ou lancer un produit avec une meilleure fonctionnalité.

Automatisez le processus de support client

Avec l'analyse des sentiments, vous pouvez automatiser le processus de réponse aux commentaires ou aux requêtes des clients. Une fois que les commentaires des clients sont classés en fonction des émotions, vous pouvez automatiquement les diriger vers l'équipe ou le processus respectif.

Ainsi, si un client mentionne votre marque pour un service insatisfaisant, il peut être dirigé vers l'équipe de support client pour résoudre son problème et améliorer CX.

L'expérience client est avant tout une question d'émotions ! Utilisez la puissance de l'analyse des sentiments pour mieux comprendre votre public et humaniser les interactions à chaque point de contact client.

Utilisez la recherche intelligente basée sur la PNL pour améliorer l'expérience d'achat en ligne

Le NLP aide les spécialistes du marketing en ligne à améliorer l'expérience d'achat en ligne grâce à une recherche intelligente. La technologie ajoute des mots-clés et des synonymes contextuellement pertinents au catalogue de produits dans le format de métadonnées, offrant une expérience de recherche personnalisée en magasin aux acheteurs. Ainsi, le NLP peut s'avérer être un énorme facteur de différenciation pour les entreprises de commerce électronique.

La source

Les plateformes de recherche et de navigation sur site comme Klevu sont basées sur le traitement du langage naturel et la recherche par auto-apprentissage. La plate-forme permet aux acheteurs de trouver facilement et rapidement les produits souhaités, garantissant ainsi une expérience d'achat transparente pour les clients.

Utilisez la PNL pour optimiser votre référencement et votre expérience utilisateur

La plus grande mise à jour de l'algorithme de Google en 2019, le modèle BERT Natural Processing Language permet au géant des moteurs de recherche d'utiliser ses capacités linguistiques d'IA pour comprendre l'intention des chercheurs. Cela a naturellement rendu impératif pour les spécialistes du marketing de recherche de donner la priorité au contenu, au contexte, à l'intention de recherche et au NLP de haute qualité.

En utilisant le NLP et les annotations sémantiques, vous pouvez aider les moteurs de recherche à mieux comprendre votre contenu, améliorant ainsi le référencement et l'engagement des utilisateurs.

Automatisation du balisage des données structurées

Le traitement du langage naturel peut être utilisé pour classer le contenu et publier un balisage de données structuré qui décrit clairement votre contenu aux robots des moteurs de recherche. WordLift est l'un de ces outils qui applique le référencement basé sur l'IA pour attirer plus de globes oculaires sur une page.

Cet outil sémantique basé sur l'IA ajoute une couche de métadonnées au contenu en ligne, permettant aux moteurs de recherche d'indexer et de comprendre correctement les pages. De plus, le contenu sémantiquement connecté a un effet significatif sur les mesures d'engagement client.

Voici une présentation intéressante de PoolParty Semantic Suite qui offre des informations sur la création de recommandations de contenu combinant des enrichissements sémantiques produits par le NLP et les réseaux neuronaux.

La source

Recommandation de contenu

Une recommandation de contenu pertinente et de qualité est essentielle pour maintenir l'engagement des internautes avec le contenu. Une bonne recommandation de contenu peut améliorer considérablement le temps de séjour - le temps qu'une personne passe sur une page Web après avoir cliqué sur un lien de résultat de recherche et avant de revenir au SERP.

L'utilisation de métadonnées sémantiquement riches peut aider à améliorer la qualité de la recommandation de contenu, permettant ainsi à l'utilisateur de rester sur la page plus longtemps.

Création de liens internes pour la découverte de contenu

Lier votre contenu en interne aide les moteurs de recherche à trouver votre contenu et à améliorer la découverte de contenu, améliorant ainsi l'expérience utilisateur. En utilisant le NLP et la formation d'algorithmes d'extraction d'entités basés sur ML, vous pouvez créer des liens entrants pertinents qui fournissent des informations rapides au lecteur sans qu'il ait à aller ailleurs.

La voie à suivre : commencer petit et évoluer lentement

Les possibilités avec la PNL dans le marketing numérique sont infinies. Par conséquent, les entreprises peuvent courir le risque d'essayer trop d'applications NLP en une seule fois ou de lancer un projet CX qui n'a pas de résultat tangible.

Avant d'investir dans le NLP, les entreprises doivent examiner de manière critique plusieurs facteurs, tels que leurs objectifs commerciaux, leur évolutivité et la flexibilité de l'intégration. Ils doivent également définir des KPI clairs pour mesurer le succès du projet CX basé sur l'IA.

Nous évoluons rapidement dans un environnement où les données non structurées influencent fortement la plupart des décisions commerciales. En utilisant le NLP à leur avantage, les entreprises seront mieux en mesure d'utiliser ces données pour améliorer CX pour leurs clients existants et futurs.